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最前沿，最齐全的，最好用的写教案的中文版的AI网站

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以下为一些前沿、齐全且好用的写教案的中文版 AI 网站及相关资源推荐：

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对于初学者，以下课程也可供参考：

  • 微软的 AI 初学者课程：https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/ ，发布日期 2023/02/10 。
  • AI for every one（吴恩达教程）：https://www.bilibili.com/video/BV1yL411u7q6 ，发布日期 2023/03/15 。
  • 大语言模型原理介绍视频（李宏毅）：https://www.bilibili.com/video/BV1TD4y137mP/ ，发布日期 2023/05/01 。
  • 谷歌生成式 AI 课程：目录 https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/DTm0way7QiKyHckMXsjc00kIn6e 。
  • ChatGPT 入门：目录 https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc 。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

写给不会代码的你：20分钟上手 Python + AI

对于Python，以及各种AI工具的使用，我会最优先的推荐B站up主「PAPAYA电脑教室」的Python入门课（他的很多课都很棒，而且完全免费）：对于现在的大模型，我相信很少有人比Andrej Karpathy讲得更好，毕竟他也是OpenAI创始团队的成员油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_gB站地址：对于资料库，我非常推荐AJ和众多小伙伴们共创的资料库（一个飞书文档）：🌈通往AGI之路（一个飞书文档）这应该是当下最全的中文AI资料库，免费、开源、共创。包含了几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯，并永远是第一时间更新https://waytoagi.feishu.cn/wiki/QPe5w5g7UisbEkkow8XcDmOpn8e

初学者

|名称|作者/来源|总结|链接|发布日期|必看星标|图片|<br>|-|-|-|-|-|-|-|<br>|微软的AI初学者课程|微软|推荐阅读《Introduction and History of AI》从这里起步|[https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/](https://microsoft.github.io/AI-For-Beginners/)|2023/02/10|👍🏻||<br>|AI for every one（吴恩达教程）|吴恩达|前ChatGPT时代的AI综述|[https://www.bilibili.com/video/BV1yL411u7q6](https://www.bilibili.com/video/BV1yL411u7q6)|2023/03/15|👍🏻||<br>|大语言模型原理介绍视频（李宏毅）|李宏毅|可以说在众多中文深度学习教程中，李宏毅老师讲的应该是最好的，最通俗易懂|[https://www.bilibili.com/video/BV1TD4y137mP/](https://www.bilibili.com/video/BV1TD4y137mP/)|2023/05/01|||<br>|谷歌生成式AI课程|谷歌|注：前4节课为入门课|[目录：谷歌生成式AI课程](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/DTm0way7QiKyHckMXsjc00kIn6e)||||<br>|ChatGPT入门|OpenAI|注册、登录、简单使用方法等|[目录：ChatGPT入门](https://ywh1bkansf.feishu.cn/wiki/QddLw0teKi7nUCkDRIecskn3nuc)||||

写给不会代码的你：20分钟上手 Python + AI

https://space.bilibili.com/402780815/channel/seriesdetail?sid=2762019对于现在的大模型，我相信很少有人比Andrej Karpathy讲得更好，毕竟他也是OpenAI创始团队的成员油管地址：https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_gB站地址：https://www.bilibili.com/video/BV1AU421o7ob对于资料库，我非常推荐AJ和众多小伙伴们共创的资料库（一个飞书文档）：🌈通往AGI之路（一个飞书文档）这应该是当下最全的中文AI资料库，免费、开源、共创。包含了几乎所有有价值的文档、文章、资料、资讯，并永远是第一时间更新

其他人在问
AI写信息报道软件
以下为您推荐一些好用的 AI 写信息报道软件： 1. Copy.ai：是一款功能强大的 AI 写作助手，提供丰富的新闻写作模板和功能，可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间并提高效率。 2. Writesonic：专注于写作的 AI 工具，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能，其智能算法能根据用户提供的信息快速生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员使用。 3. Jasper AI：人工智能写作助手，虽主打博客和营销文案，但也可用于生成新闻类内容，写作质量较高，支持多种语言。 此外，随着人工智能技术的迅猛发展，小型企业在 2024 年也迎来了新的应用场景： 1. 聊天机器人：分为信息型和实用型，在企业网站上用于回答常见问题或执行特定任务，能大幅减少客户服务方面的人力成本。 2. AI 撰写内容：如 ChatGPT 等工具，为内容创作有困难或资源有限的小型企业提供高效解决方案，快速生成高质量文本内容。 3. 语音搜索优化：小型企业需优化网站以适应语音搜索普及的趋势，确保内容清晰准确，使用架构标记等技术提高语音助手理解度。 4. 网站个性化：为每位访客提供定制化体验，增强客户参与度和忠诚度。 5. 利用 AI 分析客户数据：通过机器学习算法进行预测性分析，发现模式和趋势，为营销活动或个性化体验提供有价值洞见。 6. 社交媒体管理与情绪分析：利用情绪分析工具深入了解客户反馈，调整产品和营销策略。 以下是 1 月 3 日的一些 AI 相关资讯： 1. 微软研究团队利用合成数据训练 AI，减少成本和偏见，生成 100 种语言的文本数据提高训练效率。论文链接：https://arxiv.org/abs/2401.00368 。 2. Pile：开源的 AI 日记软件，界面美观，集成 OpenAI API，有 AI 搜索和问题解答功能，保证安全隐私。下载链接：https://udara.io/pile/ ，项目源码：https://github.com/UdaraJay/Pile 。 3. VCoder：视觉编码器增强模型，增强 LLM 的视觉理解和分析能力，处理分割图和深度图，改善对象感知，在对象识别任务中表现优于 GPT4V。项目链接：https://praeclarumjj3.github.io/vcoder/ ，代码库：https://github.com/SHILabs/VCoder 。 4. M2UGen：多模态音乐理解生成模型，能理解音乐风格、乐器、情感，进行音乐问答，根据文本、图像、视频生成音乐，由腾讯与新加坡国立大学开发。 5. DreamTalk：人物头像动画生成开源，使人物照片头像根据音频说话或唱歌，保持嘴型和表情一致。代码库：https://github.com/alivilab/dreamtalk 。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2024-11-16
AI学习从哪开始？
对于新手学习 AI ，可以从以下几个方面开始： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 对于中学生学习 AI ，建议： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2024-11-16
我如何才能更快的成为AI领域的专家
要更快地成为 AI 领域的专家，您可以参考以下几个方面： 1. 学习基础：像预医学生一样，从相关的基础课程开始，例如数学、统计学、计算机科学等，为深入学习 AI 奠定坚实的基础。 2. 实践经验：通过参与实际项目、实习或研究工作，积累实践经验，从实践中获取那些书本上没有的知识和直觉。 3. 模型训练：采用堆叠模型的训练方式，而非单纯依赖大量数据和生成模型。例如，先训练基础学科的模型，如生物学、化学等，再添加特定领域的数据点。 4. 开发特定领域模型：创建专门针对特定领域的 AI 模型，如医疗保健领域的专家 AI，而不是追求全能的通用 AI。 5. 多样化方法：在编码、数据和测试方面采用多样化的方法，创建多个专家 AI 并在需要时提供不同意见。 6. 现实世界互动：让人类专家配备可穿戴设备，收集现实世界的互动数据供 AI 学习，使 AI 接触到多样化的视角，避免偏见。 总之，成为 AI 领域的专家需要系统的学习、丰富的实践和不断的探索创新。
2024-11-16
有没有用Stata的最小二乘法处理相关的AI
目前在 AI 领域中，较少直接将 Stata 的最小二乘法与 AI 进行特定的结合应用。Stata 的最小二乘法主要用于传统的统计分析，而在 AI 中，更多采用的是基于机器学习和深度学习的算法和模型。但如果您是在处理某些与数据相关的任务，最小二乘法的原理和思路在一定程度上可能对您理解和设计 AI 中的数据处理方法有所帮助。
2024-11-16
有没有自动AI样机的工具 mockup
目前在 AI 领域，暂时没有特别知名的专门用于生成自动 AI 样机的工具 mockup。但随着技术的不断发展，未来可能会出现相关的创新工具。您可以持续关注 AI 技术的最新动态，以获取相关信息。
2024-11-16
2024年11月，AI圈都发生了哪些大事
2024 年 11 月，AI 圈发生了以下大事： 11 月 1 日： 《》来自南乔，10 月 AI 行业大事件盘点包括多家公司的重要发布和创新，如 OpenAI 推出多项新功能，字节发布 AI 智能体耳机，以及各大模型的开源。趋势方面，强化学习被认为是推动 AGI 发展的关键技术，原生多模态模型逐渐成为研究热点。新兴应用如 AI 音乐创作、翻译和智能助手等受到关注，整体呈现出技术与应用的快速发展态势。 《》来自歸藏，10 月份美国 AI 聊天机器人市场报告显示，ChatGPT 仍是市场领导者，但份额逐渐下降。谷歌和微软在争夺第二的位置，Perplexity 和 ClaudeAI 则实现高速增长，正在从 ChatGPT 和 Gemini 手中蚕食市场份额。总体来看，专业 AI 工具的增长势头强劲，而初创公司的用户获取相对缓慢。 《》比尔・盖茨在采访中讨论了人工智能的革命性影响，认为 AI 将使每个人都能成为“超级个体”，改变人机交互方式。他强调 AI 将显著降低白领工作的成本，并逐渐影响蓝领市场。盖茨还提到他对全球健康和气候问题的关注，认为技术创新速度超出预期，未来 20 年将是充满希望的时期。他同时探讨了可再生能源的发展，尤其是核能和太阳能的潜力。 11 月 7 日： 《》Marc Andreessen 强调，真正的变革性技术必须从产品设计之初就深度融入，而不是简单地在现有产品上添加 AI。他指出，AI 作为一种新型计算机，能够以概率方式输出结果，带来无限创造力。AI 将在多个行业引发重大变革，尤其是在生物科技和金融等领域，初创公司有机会重新定义产品类别，摆脱传统束缚。 《》前 OpenAI 研究员 Alexey Guzey 在 2017 至 2024 年间对人工智能（AI）发展的看法变化。他最初认为实现通用人工智能（AGI）需要数十年，但后来逐渐意识到大型语言模型（LLM）实际上并不具备真正的思考能力。阅读几年间他的心路历程，是非常好的求索经历。 《》在 10 月的总结中，Orange AI 反思了创业的艰辛，强调创业最难的是人和信任。创业者需找到优秀团队，并相信自己和他人。此外，利益分配在企业盈利后成为关键问题，需要坦诚沟通。10 月关注了 AI 搜索、音频、视频生成和编码等主题，并参与了多个活动，收获颇丰。 此外，还有关于 AI 在未来一年的 10 个预测： 一个主权国家向美国大型人工智能实验室投资 100 亿美元以上，需要国家安全审查。 没有任何编码能力的人独自创建的应用程序或网站将会迅速走红（例如 App Store Top100）。 案件开始审理后，前沿实验室对数据收集实践实施有意义的改变。 由于立法者担心权力过度，欧盟人工智能法案的早期实施最终比预期更为缓慢。 OpenAl o1 的开源替代品在一系列推理基准测试中超越了它。 挑战者未能对 NVIDIA 的市场地位造成任何重大打击。 由于公司难以实现产品与市场的契合，对人形机器人的投资水平将会下降。 苹果设备上研究的强劲成果加速了个人设备上 AI 的发展势头。 人工智能科学家撰写的研究论文被大型机器学习会议或研讨会接受。 一款以与 GenAI 元素交互为基础的视频游戏将取得突破性进展。
2024-11-16
最前沿，最好用的写教案的AI工具
以下为一些前沿且好用的写教案的 AI 工具： 1. Good AI：这是一个 AI 驱动的平台，其官网为 https://www.thegoodai.com/ 。它可以帮助用户快速、轻松地生成高质量的文章，由经验丰富的团队支持，是市场上先进、可靠的 AI 写作工具之一。 2. AI Lesson Plans：这是一个创新平台，官网链接为 https://ailessonplan.com/ 。它利用生成式人工智能帮助教育工作者快速高效地创建定制的、适合不同年龄段的教案，具有节省时间、提供学科专业知识支持、可定制教案辅助功能、教科书记忆以及支持多种教案格式等诸多好处。
2024-08-23
目前AGI最前沿的技术、算法有哪些？
以下是人工智能通用智能（AGI）研究领域中最前沿的一些方向： 1. 神经形态计算（Neuromorphic Computing）: 神经形态计算旨在创建受人类大脑结构和功能启发的AI系统。这些系统使用人工神经元和突触来处理信息，并且通常被设计为比传统AI系统更节能且更具适应性。 神经形态计算在AGI中的潜在应用: 开发更具人性的AI： 神经形态计算可以帮助创建更善于理解和与自然世界互动的AI系统。 创建更高效的AI： 神经形态计算可能导致开发更节能且可以在更小设备上运行的AI系统。 构建新的AI架构： 神经形态计算可能启发新的AI架构方法，这是传统方法无法实现的。 2. 人工通用智能安全（Artificial General Intelligence Safety）: 随着AGI变得更加强大，重要的是要确保它是安全的并且与人类价值观保持一致。AI安全研究侧重于开发防止AI系统造成伤害的方法。 AI安全研究的重要领域: 形式化方法： 形式化方法使用数学技术来验证AI系统是否安全且按预期运行。 对抗鲁棒性： 对抗鲁棒性研究旨在使AI系统抵抗恶意行为者的攻击。 一致性： 一致性研究旨在确保AI系统与人类价值观保持一致，并且不会追求对人类有害的目标。 3. 具身AI（Embodied AI）: 具身AI是AI领域的一个分支，专注于AI代理与其物理环境之间的交互。具身AI代理具有身体，可以感知并与周围的世界互动。 具身AI在AGI中的应用: 机器人技术： 具身AI对于开发能够在现实世界中执行复杂任务的机器人至关重要。 人机交互： 具身AI可以帮助创建能够更好地理解和与人类互动的机器人。 用于游戏的AI： 具身AI可用于开发需要物理技能的游戏的AI代理。 4. 可解释AI（XAI）: 随着AI系统变得更加复杂，能够理解它们如何做出决策变得越来越重要。XAI研究旨在开发使AI系统更加透明和可解释的方法。 XAI研究的目标: 启用AI系统的调试： XAI可以帮助识别和修复AI系统中的问题。 建立对AI的信任： 通过使AI的决策过程更加透明，XAI可以帮助建立对AI的信任。 理解人类认知： XAI可用于通过比较AI系统的决策过程与人类的决策过程来研究人类认知。 5. 元学习（MetaLearning）: 元学习是AI领域的一个分支，专注于AI系统学习如何学习的能力。元学习算法可以从过去的经验中学习，以提高其学习新任务的能力。 元学习在AGI中的潜在应用: 更快的学习： 元学习可以使AI系统更快、更有效地学习新任务。 更具适应性的AI： 元学习可以使AI系统更适应新的情况和环境。 终身学习： 元学习可以使AI系统在其整个生命周期中持续学习和改进。 这些只是AGI研究中众多令人兴奋的领域中的一小部分。随着这些领域的研究不断进行，我们可以期待在开发真正智能且能够以人类般的方式理解和与世界互动的AI方面取得重大进展。
2024-04-30
AI的技术历史和发展方向，目前最前沿的技术点有哪些，请以列表的方式梳理；并给出偏向技术研究以及应用的个人的学习路径
AI技术的发展历程和前沿技术点可以概括如下: AI技术发展历程 1. 早期阶段: 专家系统、博弈论、机器学习初步理论 2. 知识驱动时期: 专家系统、知识表示、自动推理 3. 统计学习时期 4. 深度学习时期: 深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等 当前AI前沿技术点 1. 大模型: GPT、Gemini等 2. 多模态AI: 视觉语言模型、多模态融合 3. 自监督学习: 自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等 4. 小样本学习: 元学习、一次学习、提示学习等 5. 可解释AI: 模型可解释性、因果推理、符号推理等 6. 机器人学: 强化学习、运动规划、人机交互等 7. 量子AI: 量子机器学习、量子神经网络等 8. AI芯片和硬件加速 学习路径 偏向技术研究方向 1. 数学基础: 线性代数、概率论、优化理论等 2. 机器学习基础: 监督学习、无监督学习、强化学习等 3. 深度学习: 神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等 4. 自然语言处理: 语言模型、文本分类、机器翻译等 5. 计算机视觉: 图像分类、目标检测、语义分割等 6. 前沿领域: 大模型、多模态AI、自监督学习、小样本学习等 7. 科研实践: 论文阅读、模型实现、实验设计等 偏向应用方向 1. 编程基础: Python、C++等 2. 机器学习基础: 监督学习、无监督学习等 3. 深度学习框架: TensorFlow、PyTorch等 4. 应用领域: 自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等 5. 数据处理: 数据采集、清洗、特征工程等 6. 模型部署: 模型优化、模型服务等 7. 行业实践: 项目实战、案例分析等 无论是技术研究还是应用实践,数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态,并结合实际问题进行实践锻炼。
2024-04-17
Attention is all you need 中文版
以下是为您找到的与“Attention is all you need”相关的内容： 相关链接：https://research.google/pubs/pub46201/ 相关介绍：Transformers 于 2017 年被引入，在语言理解方面有重要应用。相关网页包括： https://ai.googleblog.com/2017/08/transformernovelneuralnetwork.html https://en.wikipedia.org/wiki/Transformer_:~:text=Transformers%20were%20introduced%20in%202017,allowing%20training%20on%20larger%20datasets. 此外，还为您提供了其他一些 AI 相关的资源： 生成式人工智能简介相关： The Power of Scale for ParameterEfficient Prompt Tuning:https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64aPaper.pdf Google Research,2022 & beyond:Language models:https://ai.googleblog.com/2023/01/googleresearch2022beyondlanguage.htmlLangu ageModels Accelerating text generation with Confident Adaptive Language Modeling:https://ai.googleblog.com/2022/12/acceleratingtextgenerationwith.html Solving a machinelearning mystery:https://news.mit.edu/2023/largelanguagemodelsincontextlearning0207 What is Temperature in NLP?https://lukesalamone.github.io/posts/whatistemperature/ Bard now helps you code:https://blog.google/technology/ai/codewithbard/ Model Garden:https://cloud.google.com/modelgarden Autogenerated Summaries in Google Docs:https://ai.googleblog.com/2022/03/autogeneratedsummariesingoogledocs.html GPT4 官方技术报告的参考文献： Rewon Child,Scott Gray,Alec Radford,and Ilya Sutskever.Generating long sequences with sparse transformers.arXiv preprint arXiv:1904.10509,2019. Markus N.Rabe and Charles Staats.Selfattention does not need omemory.arXiv preprint arXiv:2112.05682,2021. . Dan Hendrycks,Collin Burns,Steven Basart,Andy Zou,Mantas Mazeika,Dawn Song,and Jacob Steinhardt.Measuring massive multitask language understanding.Proceedings of the International Conference on Learning Representations,2021. Dan Hendrycks,Collin Burns,Steven Basart,Andrew Critch,Jerry Li,Dawn Song,and Jacob Steinhardt.Aligning AI with shared human values.Proceedings of the International Conference on Learning Representations,2021. Alec Radford,Jeff Wu,Rewon Child,David Luan,Dario Amodei,and Ilya Sutskever.Language models are unsupervised multitask learners.2019. Alec Radford,Karthik Narasimhan,Tim Salimans,and Ilya Sutskever.Improving language understanding by generative pretraining.2018. Ashish Vaswani,Noam Shazeer,Niki Parmar,Jakob Uszkoreit,Llion Jones,Aidan N Gomez,Łukasz Kaiser,and Illia Polosukhin.Attention is all you need.NeurIPS,2017. Paul F Christiano,Jan Leike,Tom Brown,Miljan Martic,Shane Legg,and Dario Amodei.Deep reinforcement learning from human preferences.Advances in Neural Information Processing Systems,30,2017. Claude 官方提示词（含 API Prompt）中的俗语解码员相关：您的任务是提供一个清晰的解释，说明用户给出的俗语或谚语的含义和起源。简明扼要地解释它的比喻意义，以及它在对话或写作中的典型用法。接下来，深入探讨这个短语的起源，提供历史背景、文化参考或词源信息，解释这个俗语或谚语是如何产生的。如果有任何有趣的故事、轶事或理论与起源有关，也要包括在内。旨在全面理解这个俗语或谚语的含义和背景。
2024-08-23
免费的中文版的专业的AI修图
目前免费且专业的中文版 AI 修图工具相对较少。一些常见的修图工具可能会有部分 AI 相关的功能，但可能并非完全免费或专业。您可以关注一些图像处理软件的官方网站，了解其是否推出了相关的免费且专业的 AI 修图服务。
2024-08-17
GAMMA网站是否有中文版
Gamma 是一个在线演示文稿制作平台，利用人工智能技术帮助用户快速创建和设计演示文稿。用户通过简单文本输入生成幻灯片，其 AI 系统会提供布局建议和设计元素，支持多种多媒体格式嵌入，如 GIF 和视频，提供多种预设主题和自定义选项。 官网为：https://gamma.app/ 。它是一个新的通过人工智能来呈现思想的媒介，能帮助用户创作美观、引人入胜的内容，无需关注格式和设计工作，由一键模板和零代码编辑功能组成，可快速创建文档、演示文稿和网页。 Gamma 网站有中文版。
2024-07-30
我是电脑小白，我想知道哪里有语音转文字的软件，中文版，免费的。谢谢
好的，以下是根据你的需求为你生成的文章： 电脑小白也能轻松使用的语音转文字工具推荐 对于电脑小白来说，想要找到一款中文版且免费的语音转文字工具可能有些困难。不过不用担心，以下是几款简单易用的语音转文字工具，希望对你有所帮助： 1. 飞书妙记：飞书旗下的办公套件之一，提供了高质量的语音转文字服务，支持多种语言，包括中文。它不仅可以将语音转换为文字，还能自动识别说话人的角色，方便用户进行后续处理。 2. 通义听悟：阿里推出的 AI 会议转录工具，它可以将会议语音准确地转换为文字，并自动生成会议纪要。通义听悟支持多种语言，包括中文，且对使用时间没有限制。 3. 讯飞听见：作为讯飞旗下的智慧办公服务平台，它提供了准确、高效的语音转文字服务。讯飞听见支持多种语言，包括中文，并且可以在多个平台上使用。 4. Otter AI：一款功能强大的转录工具，它可以将采访和会议纪要等语音内容快速转换为文字。Otter AI 支持多种语言，包括中文，并且提供了丰富的编辑功能，方便用户进行后续处理。 以上是一些常用的语音转文字工具，它们都提供了中文版的服务，并且大部分都是免费的。你可以根据自己的需求和使用场景选择适合自己的工具。需要注意的是，虽然这些工具都是免费的，但可能会有一些使用限制，例如限制转换的时长或次数等。如果你需要更高级的功能或更长时间的使用权限，可能需要付费购买相应的服务。
2024-05-25
生成一个讲座教案。关于AI助力大学生学习的。
以下是一份关于 AI 助力大学生学习的讲座教案： 一、引言 教育科技长期以来在有效性和规模之间存在权衡，但 AI 的出现改变了这一状况。现在可以大规模部署个性化的学习计划，为大学生提供“口袋里的老师”。 二、AI 在学科学习中的应用 1. 语言学习 像 Speak、Quazel 和 Lingostar 这样的应用能够提供实时交流，并对发音或措辞给予反馈。 2. 数学学习 Photomath 和 Mathly 等应用可以指导学生解决数学问题。 3. 历史学习 PeopleAI 和 Historical Figures 通过模拟与杰出人物的聊天来教授历史。 三、AI 在作业中的辅助 1. 写作方面 Grammarly、Orchard 和 Lex 等工具帮助学生克服写作难题，提升写作水平。 2. 其他内容形式 Tome 和 Beautiful.ai 协助创建演示文稿。 四、不同时代教育与技术的关系 1. 口传时代 传授生存技能，传承部落文化，通过口诀、歌谣、神话故事等方式，在生活场景和部落仪式中，以口耳相传、身体力行示范等方法进行教学。 2. 手抄时代 掌握典籍知识，培养识字写字能力，学习经学典籍、礼仪、历史等，在私塾、官学、书院中，通过手抄本，采用背诵领会、注疏评点等方式教学。 3. 印刷时代 进行启蒙教育和专业教育，为科举考试准备，学习四书五经、史地文学等，在学校、课堂、图书馆中，利用印刷书籍，通过讲授说理、考试评价等方式教学。 4. 电子媒体时代 开展基础教育、职业教育、成人教育，学习多学科知识和实用技能，在课堂、演播室、函授、远程教育中，使用广播电视教材、函授讲义等，通过程序教学、自学辅导等方式教学。 5. 数字媒体时代 借助互联网等数字媒体，实现更个性化、多样化的学习。 五、AI 对教育的影响与思考 1. 优势 提供个性化学习计划，满足每个学生的独特需求。 节省时间，提高学习效率。 2. 挑战与思考 如何防止 AI 取代人类思考。 如何确保学生在使用 AI 辅助学习时，真正掌握知识和技能，而不是依赖工具。 六、总结与展望 AI 为大学生学习带来了诸多机遇，但也需要合理利用，以实现更好的教育效果。 以上教案仅供参考，您可以根据实际需求进行调整和完善。
2024-10-29
哪个AI生成教案，试卷比较好用
目前在生成教案和试卷方面，没有一款AI工具能够完全满足所有需求和达到完美的效果。不过，一些常见的AI工具如豆包等，可以为您提供一定的帮助和参考。但在使用AI生成的内容时，仍需要您进行仔细的审查和修改，以确保其符合您的教学要求和标准。
2024-09-05
快速生成教案的AI有哪些
以下是一些能够快速生成教案的 AI 工具： 1. AI Lesson Plans：这是一个创新平台，官网链接为 https://ailessonplan.com/ 。它利用生成式人工智能帮助教育工作者快速高效地创建定制的、适合不同年龄段的教案，具有节省时间、提供学科专业知识支持、可定制教案辅助功能、教科书记忆以及支持多种教案格式等好处。 2. 开搜 AI 搜索：教育教师群体可通过它获取丰富的教学资源，自动生成教案和课题研究报告，提高教学内容的准备效率。 3. LessonPlans.ai：官网为 https://www.lessonplans.ai/ 。这是一个 AI 生成的课程计划生成器，能够为教师改变课程创建方式。它使用人工智能技术，能快速生成适合每个学生需求和能力的课程计划，具有量身定制课程计划、节省时间、提供详细指南和可定制等特点和优势。其使用场景适合各类教育专业人士，包括寻求节省时间和精力的教师、希望为教职工提供强大课程计划工具的教育机构、寻求为学生量身定制有效课程的家教和家庭学校家长们。
2024-08-23
演示文稿的创建与编辑，写一份详细教案
创建和编辑演示文稿的教案需要涵盖基础概念、软件工具的使用、设计原则、内容组织和演讲技巧等方面。以下是一个详细的教案示例，适用于中学或大学水平的教学环境，以Microsoft PowerPoint为例，但同样适用于其他演示软件，如Google幻灯片或Apple Keynote。 课程名称：演示文稿的创建与编辑 课程目标： 理解演示文稿的目的和重要性 掌握演示文稿软件的基本操作 学习设计吸引人的幻灯片 组织内容并创建逻辑清晰的演示文稿 练习公共演讲和表达技巧 教学时间：3课时（每课时45分钟） 教学材料： 计算机实验室，每名学生配备一台电脑 Microsoft PowerPoint或其他演示软件 演示文稿示例文件 内容大纲和案例研究材料 课程大纲： 第一课时：演示文稿基础与软件操作 1. 引入（5分钟） 讲解演示文稿的作用和应用场景 讨论演示文稿在学术和职业环境中的重要性 2. 演示文稿软件介绍（10分钟） 介绍不同的演示文稿软件 演示如何创建新演示文稿和保存文件 3. 软件界面和基本操作（15分钟） 介绍软件界面：菜单栏、工具栏、幻灯片缩略图等 演示如何添加、删除幻灯片，以及幻灯片布局的更改 4. 文本编辑与格式化（10分钟） 演示如何添加和编辑文本 讲解字体、大小、颜色和对齐方式的调整 5. 任务分配（5分钟） 学生练习创建新演示文稿并进行基本编辑 第二课时：设计原则与内容组织 1. 复习（5分钟） 回顾上一课时的内容 2. 设计原则（15分钟） 讲解设计的四大原则：对齐、对比、重复和接近 演示如何应用这些原则来设计幻灯片 3. 图像和媒体的使用（15分钟） 演示如何插入图片、图表和视频 讲解版权和媒体选择的重要性 4. 内容组织（10分钟） 讲解如何逻辑地组织演示文稿的内容 演示使用目录、过渡页和总结页 5. 小组练习（10分钟） 分组进行：每组设计一个主题的演示文稿草稿 第三课时：演讲技巧与演示实践 1. 演讲技巧讲解（10分钟） 讲解非语言沟通的重要性：肢体语言、眼神交流等 讨论语言表达：语速、音量和清晰度 2. 演示文稿串联（15分钟） 讲解如何将幻灯片和内容串联成一个流畅的叙述 演示动画和过渡效果的使用 3. 实践演示（15分钟） 学生或小组上台进行演示文稿的演讲 同学和教师提供反馈 4. 总结与作业布置（5分钟） 总结课程要点 布置作业：独立完成一个主题的演示文稿设计和演讲准备 评估方式： 课堂参与度（20%） 演示文稿设计（30%） 演讲表现（30%） 作业完成情况（20%） 附加资源： 提供在线教程链接和额外的学习材料 推荐书籍和文章以供深入学习 这个教案提供了一个全面的框架，用于教授学生如何创建和编辑演示文稿，并进行有效的演讲。根据学生的具体情况和需求，教案内容可以适当调整。
2024-05-23